[论文笔记] ICNet for Real-Time Semantic Segmentation on High-Resolution Images 说在前面 个人心得: 1. 提出于2017年,用于实时快速语义分割 2. 提出了级联图像网络,带三个不同分辨率的分支 3. 用级联特征融合(CCF)进行特征融合 发表于2017年,原文链接:arxiv.org/abs/1704.0854 ...
最后,文章还对网络进行了模型压缩,再次提速。最终,该模型能达到实时进行语义分割处理,同时有较高准确率。 论文地址:[1704.08545] ICNet for Real-Time Semantic Segmentation on High-Resolution Images
ICNet可以在1024 × 2048分辨率下保持30fps运行。 2 ICNet ICNet综合低分辨率图像的处理速度和高分辨率图像的推断质量,提出图像级联框架逐步细化分割预测。 2-1 Cascade Feature Fusion PyTorch代码: classCascadeFeatureFusion(nn.Module): def__init__(self,low_channels,high_channels,out_channels,num_classes): su...
ICNet 全名 ICNet for Real-Time Semantic Segmentation on High-Resolution Images. 它的核心思想,是设计 Cascade Feature Fusion 和 Cascade Label Guidance 多阶段多 Loss 学习,小尺度的输入经过较大的网络提取粗糙的分割结果,大尺度的输入经过较小的网络提取精细的分割结果,小尺度输入 提取的特征 会融合到 大尺度...
3. Time Analysis 3.1. Time Budget 除了图像分辨率,网络的宽度和卷积核数量也影响着运行时间,比如在stage4和stage5特征图的空间分辨率一样,但是stage5 的运行时间是stage4的4倍,因为stage5的卷积核数量是stage4的两倍。 3.2 Intutive SpeedUp
ICNet 是一个既考虑性能,又考虑准确率的分割网络,包含了语义分割和边缘精确分割,因为偶然看到就简单的了解一下,记录下来 论文是: ICNet for Real_time Semantic Segmentation on High Resolution Images,整篇文章都在讲如何在分割的过程
然后,三个分支的结果通过级联融合在一起,得到最终的语义分割结果。通过这种分支策略和级联融合,ICNet能够在实时性能和准确性之间取得平衡,同时适应任何分辨率的图像。这使得ICNet成为处理高分辨率图像语义分割任务的一种有效方法。ICNet for Real-Time Semantic Segmentation on High-Resolution Images, ECCV2018 ...
博客链接:ICNet for Real-Time Semantic Segmentation on High-Resolution Images 文件结构: root/ 根目录 |--data/ 数据目录 |--|--iccv09Data/ 数据集 |--|--|--images/ 数据集中的图像 |--|--|--|--1.jpg |--|--|--labels/ 数据集中的标签 |--|--|--|--1.regions.txt |--|--train...
Jia. ICNet for real-time semantic segmentation on high-resolution images. arXiv:1704.08545, 2017.H. Zhao, X. Qi, X. Shen, J. Shi, and J. Jia. Icnet for real-time semantic segmentation on high-resolution images. arXiv preprint arXiv:1704.08545, 2017. 4, 8...
If ICNet is useful for your research, please consider citing:@inproceedings{zhao2018icnet, title={ICNet for Real-Time Semantic Segmentation on High-Resolution Images}, author={Zhao, Hengshuang and Qi, Xiaojuan and Shen, Xiaoyong and Shi, Jianping and Jia, Jiaya}, booktitle={ECCV}, year={...